데이터 라벨링 알바 방법 및 사이트 정보, 단가(재택 부업)

이번 포스팅에서는 대부분의 직장인들 및 일을 쉬는 분들 모두에게 상관없이, 시간과 공간, 학력, 경력, 나이의 제약이 없는 간편 알바인 데이터 라벨링의 방법, 사이트 정보, 단가 조건 등을 알아보겠습니다.

 

목 차

• 데이터 라벨링 알바 개요
• 데이터 라벨링 알바 하는 방법
• 데이터 라벨링 알바 사이트

 

데이터 라벨링 알바 정보

데이터 라벨링 아르바이트에 대한 일반인들의 반응(출처 : 국민일보)

 

인공지능이 우리의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있습니다. 인공지능은 사람처럼 생각하고 행동할 수 있도록 다양한 종류의 데이터를 학습해야 합니다. 그런데 이 데이터들은 인공지능이 바로 이해할 수 있는 형태가 아닙니다. 예를 들어, 사람은 사진을 보고 그 안에 있는 사물이나 인물을 쉽게 인식할 수 있지만, 인공지능은 사진이 무엇을 의미하는지 알 수 없습니다. 따라서 인공지능이 학습할 수 있도록 데이터에 이름을 붙여주는 작업이 필요합니다. 이것이 바로 데이터 라벨링이라고 합니다.

데이터 라벨링은 사진, 문서, 음성, 동영상 등 사람이 만든 데이터를 인공지능이 인식할 수 있도록 데이터에 이름을 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 사진에 있는 사람의 얼굴을 표시하고, 그 사람의 이름이나 나이, 성별 등을 라벨링하는 것이 데이터 라벨링의 한 예입니다. 데이터 라벨링은 인공지능이 사람처럼 인식하고 판단하고 의사결정을 할 수 있도록 하는 핵심 과정입니다. 데이터 라벨링을 통해 인공지능은 자율주행, 의료, 보안, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

데이터 라벨링 알바는 이러한 데이터 라벨링 작업을 하는 알바입니다. 데이터 라벨링 알바는 AI 산업의 성장과 함께 수요가 증가하고 있으며, 다양한 사이트에서 진행할 수 있습니다. 데이터 라벨링 알바는 재택이 가능하고, 시간과 공간에 제약이 없기 때문에 많은 사람들이 부업으로 선택하고 있습니다. 데이터 라벨링 알바는 학력, 경력, 자격에 무관하게 인터넷만 연결되면 손쉽게 수익을 창출할 수 있습니다는 놀라운 장점이 있습니다.

(실제 2024년 2월 기준으로 35만명 이상의 데이터 라벨링 참여자가 약 200억 원 이상의 수익을 얻고 있습니다. 구조적으로 데이터 산업에 대한 투자자들의 관심이 높은 만큼, 투자자본이 데이터 기업으로 대거 쏟아져 들어오면서 데이터 라벨링 알바가 시간 대비 상대적 고수익인 이유이기도 합니다)

 

참고로 데이터 라벨링 알바의 단가는 보통 한 건당 3백원 ~ 1천 원으로 책정되어 있습니다. 또한 작업 후에는 검수 과정을 거치며 문제 발견 시에는 재작업이 필요합니다.(한 번 검수할 때 제대로 해야 시간을 절약할 수 있습니다)

 

데이터 라벨링 알바 하는 방법

데이터 라벨링 알바

 

1. 데이터 라벨링 알바 사이트에 회원가입을 합니다. 데이터 라벨링 알바를 할 수 있는 사이트는 여러 곳이 있습니다. 아래에 추천해 드린 대로 에이모, 크라우드웍스, 데이터메이커 등이 있습니다. 각 사이트마다 회원가입 방법과 조건이 다를 수 있으니, 자신에게 맞는 사이트를 선택하고 회원가입을 하시길 바랍니다.
2. 데이터 라벨링 알바 사이트에서 프로젝트를 찾습니다. 프로젝트는 이미지, 음성, 영상, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 라벨링하는 것으로, 각 프로젝트마다 요구하는 기술과 난이도가 다릅니다. 프로젝트를 선택할 때는 자신의 역량과 흥미에 맞는 것을 고르세요. 프로젝트의 설명, 가이드, 예시, 보상, 기한 등을 잘 확인하고 신청하시면 됩니다. 그런데 프로젝트는 선착순으로 마감되기 때문에 빠르게 신청하는 것이 좋습니다.
3. 프로젝트에 참여하기 전에 가이드를 숙지하고, 필요하다면 직원에게 문의합니다.(보통 IT나 데이터 관련 직원이라 피드백이 빠릅니다) 데이터 라벨링 알바는 정확하고 일관된 라벨링이 중요하기 때문에, 프로젝트의 목적과 방법을 잘 이해해야 합니다. 가이드는 프로젝트의 요구사항과 작업 방법을 상세하게 설명해 줍니다. 참고로 가이드 교육은 온라인 강의나 퀴즈, 테스트 등의 형태로 진행됩니다. 
4. 프로젝트에 참여하고, 작업을 완료합니다. 작업은 주로 웹 브라우저나 어플리케이션을 통해 할 수 있으며, 재택이나 인하우스로 진행할 수 있습니다. 작업 환경은 사이트마다 다를 수 있으니, 사이트의 안내를 따르세요. 작업은 데이터에 라벨을 붙이거나, 데이터의 품질을 평가하거나, 데이터를 분류하거나, 데이터를 생성하거나, 데이터를 수정하거나, 데이터를 검증하는 등의 작업으로 이루어집니다. 작업은 간단한 것부터 복잡한 것까지 다양합니다. 작업을 할 때는 가이드를 잘 따르고, 정확하고 일관되게 라벨링 하신 후 작업 완료 시 제출하시면 됩니다.
5. 의뢰한 직원들로부터 데이터 라벨링 작업의 품질을 검증받고 수익을 받습니다. 작업의 품질은 검수자나 관리자에 의해 평가되며, 품질이 높을수록 보상이 높습니다. 작업의 품질은 정확성, 완성도, 일관성 등의 기준으로 측정됩니다. 작업의 품질이 낮으면 수정 요청이나 반려가 될 수 있으니, 주의하세요. 작업의 품질이 높으면 추가 보상이나 인센티브를 받을 수 있습니다. 수익은 포인트나 현금으로 지급되며, 사이트마다 지급 주기와 방법이 다릅니다. 일반적으로 포인트는 현금이나 상품권으로 교환할 수 있습니다.

 

데이터 라벨링 알바 사이트

1.레이블러 : https://labelr.io/

레이블러, Human + AI = Labelr

레이블러는 인공지능이 학습할 수 있는 데이터를 제공하는 알바 사이트입니다. 레이블러에서는 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 분류하거나 촬영하거나 녹음하는 작업을 할 수 있습니다. 레이블러는 면접 없이 간단한 가입과 실명인증만으로 바로 작업을 시작할 수 있으며, 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 일할 수 있습니다.

(참고로 클릭 1회 당 작업자들에게 평균 30원의 크레딧이 제공됩니다.)
상당히 간편한 인증 방식으로 인해 데이터 라벨링 숙련자부터 초보자들 모두 애용하는 사이트입니다.

 

2.크라우드 웍스 : 크라우드잡스 | 누구보다 쉽고 빠르게 N잡을 시작하세요! (crowdworks.kr)

크라우드잡스 | 누구보다 쉽고 빠르게 N잡을 시작하세요!

 

국내에선 아마 가장 유명하기에 가장 많은 데이터 라벨링 알바를 고용하는 사이트일 것으로 추정됩니다. 보통 주부, 취업준비생, 휴가 나온 군인 등이 많이 참여하며 가끔 대학원 랩실에 있는 분들도 알바를 한다고 합니다. 레이블러 이상으로 단가가 높은 것으로 유명한 사이트이기도 합니다.

3.메트웍스 : https://www.metworks.co.kr/home/main/?

메트웍스

일단위 작업자가 무려 5만 명에 달하는 데이터 라벨링 사이트인 메트웍스는 미션 달성 누적 포인트에 따라 4~5개의 등급 체계로 데이터 라벨링 알바생을 구분하며, 이 등급을 기준으로 맞춤형 작업을 제공합니다. (작업 난이도에 따라 보상은 비례해서 올라갑니다) 그리고 등급은 승급제인데. 등급이 하나 올라갈 때마다 별도의 보상포인트가 주어지며 이 역시 현금(또는 각종 문화상품권, 모바일상품권)으로 교환 가능한 포인트이기도 합니다. 다만 최소 환금 가능 포인트는 1만 포인트이니 이 점은 유의해주시기 바랍니다.

 

4.에이모 : https://labelers.aimmo.ai/welcome

에이모 데이터 라벨러

에이모는 위의 메트웍스와는 다르게 별도의 알바생 등급제를 운영하지 않는 점이 오히려 간편성에 있어 더 나은 모습을 보여줍니다. 특히 자신의 여유시간이나 컨디션 등을 고려하여 가장 적합한 작업을 직접 선택할 수 있는 부분이 강점입니다. 다만 선택권에 있어 상대적 자유도가 있는 만큼 수익성은 위의 3개 사이트에 비해 떨어지는 편이니 참고 부탁드립니다.

5.나초스
홈페이지 : Nachos - 나의 능력에 가치를 더하는 곳

https://www.nachos.ai/ko

나초스에서는 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 분류하거나 촬영하거나 녹음하는 작업을 할 수 있습니다. 나초스는 면접 없이 간단한 가입과 실명인증만으로 바로 작업을 시작할 수 있으며, 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 일할 수 있습니다. 나초스는 공정하고 투명한 보상을 제공하고, 작업의 품질을 검수하고, 데이터의 신뢰도를 높입니다. 나초스는 다양한 분야의 AI 서비스에 필요한 데이터를 구축하는데 기여하고 있습니다.